Previsão de distúrbios de saúde em vacas leiteiras monitoradas com base em coleira sobre análise logística binária
Zhou, XiaojingXu, ChuangZhao, ZixuanWang, HaoChen, MengxingJia, Bin
Os objetivos deste estudo foram analisar dados sobre a atividade física e o tempo de ruminação monitorados através de coleiras na fazenda junto com a produção de leite registrada pelo sistema rotativo de ordenha para prever vacas com base em vários distúrbios utilizando o software de regressão logística binária realizado com o software R. Dados para metrite (n=60), mastite (n=98), manqueira (n=35) e distúrbios digestivos (n=52) foram coletados de 1.618 vacas saudáveis foram usados para construir o modelo de previsão. Para verificar a viabilidade e adaptabilidade do método proposto, analisamos os dados de vacas do mesmo rebanho (rebanho 1) não utilizadas para construir o modelo, e vacas de outro rebanho (rebanho 2) com dados registrados pelo mesmo tipo de sistema automatizado, e levamos à detecção de 75,0%, 64,2%, 74,2%, e 76,9% de animais do rebanho 1 previstos corretamente para sofrer de metrite, mastite, manqueira e distúrbios digestivos, respectivamente. Para as vacas do rebanho 2, 66,6%, 58,8%, 80,7% e 71,4% foram previstos corretamente para metrite, mastite, manqueira e distúrbios digestivos, respectivamente. Em comparação com os diagnósticos clínicos tradicionais feitos pelo pessoal da fazenda, o algoritmo desenvolvido permitiu a previsão antecipada de vacas com um distúrbio.
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